package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import jdk.internal.org.objectweb.asm.tree.analysis.Value;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    private IShopService shopService;

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //缓存穿透
//        Shop shop = cacheClient
//                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        //使用 互斥锁 解决缓存击穿，无需预热缓存
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        // 使用 逻辑过期 解决缓存击穿问题，需要预热缓存
//        Shop shop = cacheClient
//                .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.SECONDS);

        //若商铺不存在，返回错误信息；否则返回商铺数据。
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    //线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);

/*    // 使用 逻辑过期 解决缓存击穿问题
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        //构建Redis的Key（如cache:shop:1）
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;

        //1.从redis中查询店铺缓存 不存在则返回null
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //2.判断是否命中
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 3.不存在,返回空
            return null;
        }

        // 4.命中，需要先把json 反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//逻辑过期时间

        // 5. 判断缓存是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1未过期,直接返回商铺信息
            return shop;
        }

        // 5.2 已过期,需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1 尝试获取互斥锁
        String localKey=LOCK_SHOP_KEY+id;
        boolean isLock = tryLock(localKey);

        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if (isLock){
            // 6.3 获取锁成功
            // TODO  DoubleCheck,需要再次检测Redis缓存是否过期,,如果存在无需重建缓存
            String newShopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(newShopJson)) {
                // 如果再次检查命中缓存， 把json 反序列化为对象
                RedisData newRedisData = JSONUtil.toBean(newShopJson, RedisData.class);
                Shop newShop = JSONUtil.toBean((JSONObject) newRedisData.getData(), Shop.class);
                LocalDateTime newExpireTime = newRedisData.getExpireTime();

                // 如果缓存已经被重建（逻辑过期时间未过），直接返回新的数据
                if (newExpireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
                    return newShop;
                }
            }

            //确认需要重建，提交异步任务
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    //缓存已经过期，或者缓存被清除，重新构建缓存
                    saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    //释放锁
                    unLock(localKey);
                }
            });
        }

        // 6.4 获取锁失败，直接返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

    //使用 互斥锁 解决缓存击穿问题
    public Shop queryWithMutex(Long id){

        //1.从redis中查询店铺缓存
        // 构建Redis的Key（如cache:shop:1）。
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //从Redis查询商铺缓存数据。
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //2.判断是否存在,命中缓存
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3.如果缓存存在且有效，直接返回商铺对象。
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }

        //判断命中的是否是空值,如果缓存的是空值（如""），说明之前已判定该数据不存在，直接返回null
        if (shopJson!=null){
            return null;
        }

        // 4.开始实现缓存重建
        // 4.1 获取互斥锁
        String lockKey= LOCK_SHOP_KEY+id;
        Shop shop = null;
        boolean isLock = false;
        try {
            // 4.2 尝试获取锁
            isLock = tryLock(lockKey);
            int retryCount = 0;

            // 4.3 循环重试直到获取锁 或 达到最大重试次数
            while (!isLock && retryCount < 3) {
                // 休眠一段时间后重试，避免高并发情况下的竞争
                Thread.sleep(50);
                retryCount++;
                isLock = tryLock(lockKey); // 重试获取锁
            }

            // 4.4 如果仍未获取到锁，说明其他线程已经获取锁并正在进行缓存重建，直接返回null
            if (!isLock) {
                return null;
            }

*//*            // 4.3 判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.4若失败，则短暂休眠后递归重试,防止多个线程同时重建缓存。
                Thread.sleep(50); //休眠
                // TODO 递归方法，需要优化,递归的方式可能会导致栈溢出，尤其在高并发的情况下
                return queryWithMutex(id); // 递归重试
            }*//*


            // TODO 双重检查（Double-Check）
            // 4.5 成功获取锁后，需再次检查缓存（其他线程可能已重建完成）。若存在则直接返回，避免重复查询数据库。
            String shopJsonAfterLock  = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            //若查询到缓存 说明其他线程已经重建完成
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJsonAfterLock)) {
                // 直接返回，无需查询数据库
                return JSONUtil.toBean(shopJsonAfterLock, Shop.class);
            }
            if (shopJsonAfterLock != null) { // 空值检查 说明之前已判定该数据不存在，直接返回null。
                return null;
            }

            // 查询数据库获取数据
            shop = getById(id);

            // 模拟重建延迟（测试用） 模拟高并发场景下的重建延迟。
//            Thread.sleep(200);

            //5.数据库不存在数据时，缓存空值并设置过期时间
            if (shop == null) {
                //将空值写入redis 并设置过期时间 2分钟 避免缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息 说明数据库中不存在该数据
                return null;
            }
            //6.数据库存在数据时，将数据写入Redis并设置正常过期时间
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            //7.释放互斥锁
            //无论成功与否，最终释放锁，避免死锁。
            unLock(lockKey);
        }

        //8.返回
        return shop;
    }*/


    // 解决缓存穿透问题
   /* public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        //构建Redis的Key（如cache:shop:1）
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;

        //1.从redis中查询店铺缓存 不存在则返回null
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //2.判断是否存在 命中缓存 直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }

        //判断命中的是否是空值 说明之前已判定该数据不存在，直接返回null
        if (shopJson!=null){
            return null;
        }

        //4.不存在，根据id查询数据库 并写入缓存
        Shop shop = getById(id);

        //5.不存在，返回错误
        if (shop == null) {
            //将 空值 写入redis 并设置过期时间 2分钟 避免缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            //返回错误信息 说明数据库中不存在该数据
            return null;
        }

        //6.存在，写入redis 并设置过期时间
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        //7.返回 商铺信息
        return shop;
    }

   */

    /*// 尝试获取锁，通过Redis的setIfAbsent实现分布式锁，并设置过期时间。
    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    //释放锁，删除锁Key。 通过Redis的delete方法删除Key。
    private void unLock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    //将店铺信息保存到Redis中，并设置逻辑过期时间。
    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        // 查询店铺数据：根据店铺ID从数据库中获取店铺信息。
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(200);

        // 封装逻辑过期时间：将店铺信息和过期时间封装到RedisData对象中。
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));

        // 写入Redis：将封装好的RedisData对象序列化为JSON字符串并存储到Redis中。
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }*/


    /**
     * 更新商铺信息并删除缓存
     * @param shop
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {

        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }

        //1.更新数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        stringRedisTemplate.delete(key);

        return Result.ok();
    }

    /**
     * 根据商铺类型分页查询商铺信息
     * @param typeId
     * @param current
     * @param x
     * @param y
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x==null || y==null){
            //不需要做表查询,按数据库查询
            Page<Shop> page = shopService.query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            //返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        //2.计算分页参数
        int from =(current-1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        //3.查询Redis ,按照距离排序、分页  结果:shopId,distance
        String key=SHOP_GEO_KEY+typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() //GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );

        //4. 解析出id
        if (results==null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();

        if (list.size() <= from){
            //没有下一页
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        //4.1截取从from到end的部分
        List<Long> ids=new ArrayList<>(list.size());
        Map<String,Distance> distanceMap=new HashMap<>(list.size());

        list.stream().skip(from).forEach(result->{
            //4.2获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            //4.3获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr,distance);
        });

        //5.根据 id 查询店铺
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD( id," + idStr + ")").list();

        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }

        return Result.ok(shops);
    }
}
